Senior MLOps Engineer - Freelance (H/F)

Brief IA; Paris; On-site; EUR 85,000 - 111,000; Full time

Job summary

Brief IA recherche un Senior MLOps Engineer pour rejoindre l'équipe Data & IA et concevoir une plateforme ML scalable à l'international. Vous faciliterez l'entraînement, le déploiement et le suivi des modèles en production.

Vous travaillerez sur AWS et GCP avec Terraform, Docker, Kubernetes et MLflow, en assurant sécurité, automatisation et observabilité pour les Data Scientists et ML Engineers. Localisation: Paris ou Lille.

Qualifications

• Expérience sur un poste MLOps, ML Engineer ou Platform/DevOps appliqué au ML.
• Maîtrise AWS et GCP et du cycle de vie des modèles ML.
• Connaissance de MLflow, Model Registry et suivi des expériences.
• Infrastructure & Compute: Terraform, Docker, Kubernetes et GPU.

Responsibilities

• Concevoir et administrer les infrastructures d'entraînement et d'inférence ML sur AWS et GCP.
• Industrialiser les plateformes MLOps via Terraform et l'Infrastructure as Code.
• Développer et automatiser les pipelines CI/CD/CT pour l'entraînement et le déploiement.
• Gérer les outils de suivi des expérimentations et le lifecycle des modèles (MLflow, Registry, Feature Store).
• Mettre en place le monitoring des modèles en production et détecter les dérives.
• Établir les standards et bonnes pratiques MLOps et former les équipes.

Skills

AWS

GCP

MLflow

Terraform

Docker

Kubernetes

GPU Compute

Tools

Terraform

Docker

Kubernetes

Model Registry

MLflow

Job description

Taux journalier (TJM): 530

Nous recherchons un(e) Senior MLOps Engineer pour rejoindre une équipe Data & IA et contribuer à la conception, l'industrialisation et l'évolution d'une plateforme Machine Learning à l'échelle internationale.

L'objectif : fournir aux Data Scientists et ML Engineers une plateforme performante, automatisée et sécurisée, facilitant l'entraînement, le déploiement et le suivi des modèles de Machine Learning en production.

Localisation : Paris ou Lille

MISSIONS PRINCIPALES

• Concevoir et administrer les infrastructures d'entraînement et d'inférence ML sur AWS et GCP, notamment avec des ressources GPU et des clusters auto-scalables.
• Industrialiser et faire évoluer les plateformes MLOps via Terraform et l'Infrastructure as Code.
• Développer et automatiser des pipelines CI/CD/CT pour l'entraînement, la validation, le déploiement et l'évaluation des modèles.
• Administrer les outils de suivi des expérimentations et de gestion du cycle de vie des modèles : MLflow, Model Registry et Feature Store.
• Mettre en place le monitoring des modèles en production, notamment pour détecter les dérives des données et des modèles.
• Définir les standards, templates et bonnes pratiques MLOps afin de faciliter l'adoption de la plateforme.
• Accompagner les Data Scientists et ML Engineers dans leur utilisation des solutions, assurer la documentation et partager les bonnes pratiques.
• Réaliser une veille technique sur les frameworks et outils MLOps.

COMPÉTENCES RECHERCHÉES

• Expérience : sur un poste MLOps Engineer, ML Engineer ou Platform/Dev Ops Engineer appliqué au Machine Learning.
• Cloud : expertise sur AWS et GCP.
• MLOps : maîtrise du cycle de vie complet des modèles ML, de l'expérimentation à la production.
• MLflow : tracking des expérimentations et gestion des modèles via Model Registry.
• Infrastructure & Compute : Terraform, Docker, Kubernetes et gestion des ressources GPU.
• Data & Orchestration : Databr